航班协同保障关联规则发现与预警评价模型研究

【摘 要】本文从关联规则的理论基础入手，重从糊分析与评价方法、基本协同指标的定义、航班协同保障评价模型以及实验仿真及结果分析四个方面对于面向航班准点率的协同保障评价模型展开详细的分析。

【关键词】评价模型；协同保障

中图分类号： TP311.13 文献标识码： A 文章编号： 2095-2457（2018）25-0274-002

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2018.25.125

【Abstract】Starting from the theoretical basis of association rules，this paper focuses on the fuzzy analysis and evaluation method，the definition of basic cooperative indicators，the evaluation model of flight cooperative support and the experimental simulation and result analysis.

【Key words】Evaluation model；Collaborative support

1 不正常原因分析

1）航空公可原因

1.1 公司计划。由于航空公司运力有限，加之航空公同求利最大化，将航班安得过分紧凑，使过站时间不足，导数后续接航班不能按时起飞。

1.2 工程机务。飞机结构非常复杂，偶尔也会发生机械故障，须经地面机务人员检查维修，有时需要更换故障部件，这样就需要把所需都件从飞机所在地运柱飞机所在机场，修复后，还要进行地面试车。

1.3 空勤人员。民航对飞行人员的飞行时间是有限制的，一般情况，每名飞行人员每月飞行时间不超过100小时，每日飞行时间不超过8小时，超时是绝对不能飞行的。另外，也有个别的机组人员晚到影响了飞行前准备，导数航班延。

2）天气原因

2.1 雷暴。在大气中，常常会出现雷鸣电闪的现象，这就是雷暴。雷暴出现时，往伴有大风大雨，对飞行来说是种危险的，不允许指挥飞机穿越雷暴区，飞机容易产生飞机积冰，电干此电子仪器影响仪表正常工作，有时还会出导爱飞机的动力性能降低。

2.2 地面大风。气象一把平均风达17米/秒八）以上的称为大风。当地面出现风时，逆风起飞着陆，由于风的阵性伴有乱流旋涡，会飞的安定性和操作性。

2.3 低能见度。能见度在气象学上定义为视力正常的人所能看到的目标物轮廓的最大距离。机场主导能见度使决定机场开放或者关闭的依据之一，能见度与飞行活动和航班正常性密切相关。

3）流量控制原因

近年来，兰州中川机场的航班量逐年增加，同时，加大了空中交道通流量，由于飞机飞行是严格执行飞行间隔的，这样势必导数就路拥。在这种情况下、具有实行流量控制，才保证飞行安金，控制的原则以地面等特为主，由此造成航班延误。

4）机场保障原因

航班到达后，保障单位众多，比如机务过站检查签字放行，飞机清洁，食品供应，油料保障，安全检查，装卸货物，通信导航等等。不论哪一个环节出现纰漏，都会导致航班不正常放行。

2 保证航班正常的对策

1）从航空公司方面寻找对策

航空公司要保证有充足的运力，又要科学合理地安排航班计划，避免衔接航班安排得过于紧凑，同时，加强对工程机务人员和空勤人员数育，增强责任感。

2）从天气方面寻找对策

遇到低于机场起降飞行标准的天气，飞机将无法起降，必将造成航班延误，只是不可抗力因素。减少天气原因的影响，一方面提高天气预报的准确率，避免飞机返航备降几率。另一方面机场加强仪表着陆系统的建设，航空公司给飞机加装更为先进的气象雷达和仪表着陆系统，并加强模拟机培训。

3）从流量控制方面寻找对策

空中交通管制部门加大管制设备入，提高管制硬件水平，实施雷达管制，增强服务保障能力，減少管制间隔，灵活使用空城增大飞行流量。加大管制人员的业务培训，提高管制人员的管水平，更加科学合理地调配航班，繁忙时使用备用高度层或使用偏置路路，减少流量控制对

4）从机场方面寻找对策

作为航空公司的地面代理人，一方面加强现场管理，优化地面代理服务流程，使其更科学、更流畅。另一方面加强信息沟通，遇有突发事件，立刻启动应急预案。最大限度缩短航班过站时间。

3 航班协同保障关联规则发现

航班的调度工作不仅繁琐，而且整个工作内容也还十分的复杂，而在航班运行过程当中，所产生的航班数据也具有数据丰富、数据种类杂乱的情况，要想对不同航班之间的协同关系展开分析，就需要对航班协同保障环节属性进行定义。一般来说，航班的运行整个过程当中会与如下属性：清洁属性、加油属性、配餐属性、机务放行属性、指挥上客属性、关舱门属性、撤轮档属性、滑行属性以及起飞属性。以下主要从航班协同保障的关联规则发现过程和结果分析及应用举例这两个方面展开详细的分析。

1）航班协同保障的关联规则发现过程

航班协同保障的关联规则发现过程分为两个方面：数据预处理和关联规则提取。以下份分别针对这两个方面展开详细的分析。

1.1 数据预处理

数据的预处理，主要是因为收集数据之后，如果没有预处理数据，那么这些数据也会存在各种方面的问题，比如说不一致，不完全，存在缺值和含有脏数据等。此时展开预处理十分重要，一般来说，航班保障数据预处理流程主要如下：原始航班运行数据——航班保障信息数据——航班保障数据航班号识别（航班保障数据缺失处理、航班保障数据属性选取、航班保障数据数值离散化）——预处理后的航班保障数据。

1.2 关联规则提取

关联规则提出的主要步骤如下：第一、对航班协同保障数据进行预处理之后可得到事务数据；第二，输入需要挖掘规则的最小支持度和最小置信度；第三，依次扫描航班协同保障属性的事务数据集；第四，选择候选项集，然后依次扫描航班协同保障属性的事物数据集；第五，输出频繁项集，之后就会产生符合条件的数据结果。

2）结果分析及应用举例

以西北地区航班情况分析，在2018年5月的航班协同保证数据作为实验数据，航空公司共计划执行航班46808班，其中正常航班39214班，不正常航班735班，平均航班正常率为8379%，环比降低87%同比提高2.73%。

一，机场航班放行正常率

机场共计划放行航班2860班，其中正常放行230班，不正常放行218班，平均航班放行正常率为91.47%，环比降低Q12，同比提高1.79%。

高于平均航班放行正常率的机场有：格尔木（100%）、榆林（97.98%）、玉树（97.81%）、嘉峪关（97.13%）、金昌92）、固原（960）、张掖（57%）、庆阳（949%3）、汉中（9418）、院南（94.07%）、敦煌（94.05）、天水（93.92%）、夏河（93.0%）、西安（92.64%）、中卫（92.11%）低于平均航班放行正常率的机场有：延安（90.32）、西宁（87%）、兰州（8.6%）、银川（818%）

二、影响航空公司航班正常的主要因素影响航空公司航班正常主要因素及其造成不正常比例依次为：天气原因占49.75%、航空公司原因占23.24、年事活动原因占2L.60%、空管原因占1.8%、航班时刻安排原因占1.36%、旅客原因占0.54%、机场原因占0.45%。

在对其出具展开预处理之后则可借助算法挖掘出不同状态下的各个环节之间的观念连关系，并且选择2018年3月的航班保证数据作为验证数据，从而验证当前的关联规则的有效性。而为了确保结果的客观性，由于天气或者是其他因素而造成的长时间的延误的数据将不包括进来。通过对关联规则的应用可以得出，航班保障过程当中各个关键环节中都会存在一定的潜在规律，并且通过关联规则的应用，能够准确快速的挖掘出大量有意义的规则，进而将这些规则作为先验知识来确保后期航班流程的优化准则。

一、面向航班准点率的协同保障评价模型

以下主要从模糊分析与评价方法、基本协同指标的定义、航班协同保障评价模型以及实验仿真及结果分析四个方面对于面向航班准点率的协同保障评价模型展开详细的分析。以下为详细内容。

1）模糊分析与评价方法

应用模糊层次分析法时，主要具有五个步骤：首先确定需要评价的事物，并设定总体目标和评价方案；然后就是分析影响目标的条件和因素，根据层次李处各个评价指标；紧接着就是建立不同层次之间的模糊判断矩阵；下一步就是对矩阵的一致性进行验证；最后一步就是计算层级当中的评价指标权重，生成权重向量。

应用模糊综合分析法的流程如下：首先确定对评价目标有影响的各个因子，设立指标集合；然后就是确定评级等级集合；紧接着就是确定影響引子指标权重向量；之后就是建立评判矩阵；下一步就是计算模糊合成值；之后就是根据模糊合成值得到相应的评价结果。

2）基本协同指标的定义

航班协同保证评价指标主要包括以下五个方面：进港时间平均偏离值、出港时间平均偏离值、保障完成时间平均偏离值、目标撤轮档时间准确率、计算起飞时间准确率。

3）航班协同保障评价模型

航班协同保障评价模型建立步骤如下：第一，输入挖掘关联规则的支持度和置信度；第二，依次扫描关联规则挖掘的航班协同保障指标数据集；第三，完胜对自身的连接之后依次扫描航班协同指标数据集；第四，输出频繁项集。

4）实验仿真及结果分析

本文基于航班保障过程中的关键保障环节时间节点，提出一种面向航班准点率的协同保障评价模型。其基于机场航班进港时间平均偏离值、出港时间平均偏离值、保障完成时间平均偏离值、目标撤轮挡时间准确率和计算起飞时间准确率，建立航班协同保障的指标体系，并借助关联规则挖掘的方法确定各指标对于航班调度及航班延误影响的阈值。同时，基于FAHP和FCEM建立各指标间的模糊一致矩阵，利用关联规则挖掘结果构建模糊隶属函数，结合航班协同保障的评价量级，对各单位在航班调度过程的协同状况做出综合评价。根据实验结果能够看出，该模型能够科学有效地评价各单位在航班协同保障过程中的协同状况，对于优化航班保障、提高航班放行正常率具有重要意义。

小结：总而言之，本文主要对于航班协同保证关联规则与预警评价模型展开了详细的分析研究，相关结构现实，通过分析航班协同保障数据，能够有效的挖掘出航班保障各环节当中的偏离值和航班状态之间的关联关系，最终确保航班的准点率的提高。本文主要从三个方面展开了详细的分析，可供相关人士参考。

【参考文献】

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[2]航空运输网络中不确定性因素对航班延误波及的影响研究[D].史妙恬.南京航空航天大学.2017.

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[6]大型机场航班地面保障车辆协同调度研究[D].任子云.中国民航大学.2016.

[7]基于数据挖掘的航班延误预警管理研究[D].张成伟.中国民用航空飞行学院.2016.

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